从3个V的角度看，大数据可以说是IT产业发展的必然结果。仅在15年前，我们主要面对的数据还是ERP和CRM系统的结构化数据，其来源是交易、产品销售、客户信息等，产生和流转的速度多以年、月计。

    随着互联网的兴起，数据量开始攀升，同时数据类型也不断丰富，网页、文件、日志，非结构化、半结构化数据的存储技术随之兴起，同时我们看到新的数据平台、分析和展示工具不断诞生，对大爆炸的数据进行分析和存储，其时数据产生与流转的速度大概以周、日计。

    时至今日，来自物联网（典型如智能设备传感器网络、车载传感器网络、气候传感器网络、海洋传感器网络等、太空传感器网络等）、互联网、移动互联网、通信网、广播电视网上的数以百十亿计的传感器与智能终端，能让人类搜集到前所未有的宇量信号。而云计算成为主流，则让网络、计算和存储资源的潜力得到了充分利用，再加上摩尔定律的持续影响，让上述设备产生的信号得以被快速地处理为数据，并进行存储和传输。接下来要解决的问题，就是如何通过数据挖掘、数据呈现、数据洞察，利用好其中蕴藏的巨大价值——在这样的背景下，大数据成为全球热门话题，自然是水到渠成。
 

    微软的“大数据”观

    如上所述，大数据中所增加的大多是社交网络的言论、图片、视频等不受控制的内容，以及来自于各类传感器的不规则信号，这些非关系型数据与传统数据库中的关系型数据有本质不同，作为专业的“数据人”，我们正在试图从这些庞大的“数据宝藏”中获得知识和洞察力。例如，我们已经开始尝试通过对社交网络数据的分析，来量化评估企业或个人的品牌影响力；可以利用实时的交通、天气信息为每个人优化出行日程与线路；甚至可以帮助分析企业策略，如某种新产品投放市场后，其反响会怎样，如何优化市场战略？

    在我看来，大数据并不特指某一种具体的技术与产品，而应包括三个层次，分别是：数据管理，即如何获取、存储和保护数据；其二是数据丰富，即如何清洗、发现不同数据间的数据相关性；其三是，数据洞察力，即通过分析、呈现与决策工具，获得洞察力，并最终通过付诸行动，产生价值。

    从14年前进入微软起，我们便开始了类似的研究，当时就有这样一个愿景：希望建立一个体系，可以让任何客户，管理任何种类、任何大小、任何来源的数据。现在我们正逐步实现这个愿景。

    作为微软大数据解决方案的核心基础，最新版本的SQL Server 2012也已是今非昔比，它已完全成为一个综合性平台，可以管理比以前复杂一百倍的数据——关系型数据、空间数据、图像、数据流以及高性能的数据存储和获取，过往可能需要几个月时间来进行的数据分析，现在只需要几天。

 
    微软“大数据”：兼顾简易、开放与灵活

    微软所提供的大数据平台，有着对大数据生命周期的全方位考虑，从数据到工具再到最后产生价值，都会纳入到微软的大数据平台上。这也是为什么我们决定将Hadoop等开源架构，整合到微软的大数据平台里，一方面是将Hadoop作为SQL Server一部分进行无缝整合，将其作为对非关系型数据处理的补充；另一方面是将Hadoop作为一个服务，整合到微软的公有云与私有云平台里。

    对于非技术企业的IT部门而言，Hadoop部署比较复杂，微软即将正式发布的Hadoop版本则非常强调部署的简易性，这也是微软的传统优势。同时在Hadoop高性能和高扩展性的基础上，增强了它的安全性和可靠性，打消了客户对开源软件的顾虑。

    值得强调的是，微软不是简单地将Hadoop迁移到微软的大数据平台上，而是真正的融合，会系统地考虑其可用性、可靠性、安全性、部署的简易性与灵活性，乃至对Hadoop上工具的集成与优化。与此同时，微软也会坚持开源的原则，将在Hadoop上做的一些研发工作回馈给社区，与社区形成良性互动。

    我们期待着，无论是数据科学家，还是商业智能专业人员或是普通的业务分析人员，都可以通过微软的大数据平台，去探索关于过去、关于现在、关于未来的奥秘，并得到答案。